fix(ms-ai-architect): de 40 slettingene er anvendt — og residu-soeket fant defekten ved siden av editen, tolvte gang

idx-26an er LUKKET. Alle 40 medlemmer editert, én fil om gangen, med
eksakt-treff per fil. Ingen kryss-fil search-and-replace kjoerte paa noe
tidspunkt, saa prefiks-faren ble aldri testet av flaks.

Diff-formen er MAALT, ikke paastaatt: 40 filer, 42 slettinger, 0 innsettinger.
38 filer −1 linje, 2 filer −2.

FOER EDIT, alle 40: ankeret verifisert ordrett, unikt ved split-telling i sin
egen fil, OG likt HELE linja (lines[n] === anker for 40/40). Den siste sjekken
er den som beviser at intet anker var en delstreng av en lengre blandet linje —
idx-26ao/idx-26ap-defektklassen — i stedet for aa stole paa at screenet fanget
alle.

TO MEDLEMMER FIKK TO-LINJERS SLETTING, ved presedens og ikke ved valg:
i ai-services-api-best-practices.md:762 og model-deployment-strategies-azure.md:1067
sto footerlinja som eget avsnitt mellom blanklinjer, saa den tilhoerende
blanklinja fulgte med. Samme form ble slettet samme vei i 088cf06 (idx-26j);
aa slette linja alene ville etterlatt dobbel blanklinje.

STRUKTURSJEKK OVER HELE SETTET FOER EDIT, ikke paa oeyemaal: naermeste
ikke-blanke linje over hvert medlem testet for overskriftsform, for aa fange en
sletting som gjoer en overskrift foreldreloes. Nooeyaktig ett treff — «## Kilder
og verifisering» rett over reserved-capacity-planning.md:557 — og det er falsk
alarm: overskriften beholder kropp, «**Unique Sources:** 9» foelger rett etter.

ETTER EDIT: alle 40 ankere bekreftet borte.

RESIDU-SOEK PER FIL, med TO nett med ULIK blindhet. Nett A (etikett- eller
overskriftsform + kall-vokabular + siffer, etikett-fritt per §9.15) ga 11, alle
falske positive ved handlesning: backoff-sekunder, soek per bruker i et
kosteksempel, en ToolCallAccuracy-terskel, KQL-retensjon, en pris-per-kall-tabell.
Nett B (ordet MCP med et siffer paa samme linje) ga 82, hvorav 81 er
proveniens-DATOSTEMPLER av formen «(Verified MCP 2026-04)» — nettopp
current-provenance-klassen denne formen BEHOLDER, ikke tellinger.

ETT EKTE RESIDU, BOKFOERT SOM idx-26aq OG IKKE REPARERT.
ai-services-cost-optimization.md: slettingen av totalen paa :396 fjernet en
motsigelse, men lot den SAMME uverifiserbare paastanden staa ti linjer over, i
en form ingen linjebasert sveip enumererer — sju MCP-kall oppramset ett per
linje paa :388-394, under en overskrift som selv baerer tallet. Den er
overskriftsbaaren og hoerer derfor under aapent spoersmaal #22 ved siden av
idx-26aj og idx-26ak, ikke under denne entryens linjeform.

RESIDUET BLE STOERRELSESMAALT FOER DET BLE BOKFOERT: noeyaktig 5 filer av 389
baerer en enumerert MCP-kall-liste. Én er falsk positiv, tre er alt bokfoert
(idx-26z, idx-26ai, idx-26ak), og denne var den eneste ubokfoerte — og den
eneste av de fem blant disse 40.

EN RESOLVED ENTRY BLE FALSIFISERT, og rettet med datert tilleggsklausul i samme
pass (presedens 4032dfc, ikke stille gjenaapning): idx-26j la denne filas :396 i
boetta «not checkable — a total with no per-tool numbers to sum». De per-verktoey-
tallene FINNES, de ligger bare ti linjer opp og forbi en overskrift.
Aritmetikk-testen var anvendelig og den feiler: 6 oppgitt mot 7 oppramset.
De tre andre i boetta ble re-verifisert mot HEAD FOER klausulen ble skrevet og
alle tre staar. Én av fire feil, ikke fire av fire — boetta er bulket, ikke tom.

Boettene styrte KUN bokfoering, som ratifisert: konsistente og inkonsistente
medlemmer ble slettet av identisk grunn.

Koe: 51 entries (30 aapne, 21 resolved). Suite: 1052/1052.
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-08-11 22:46:30 +02:00
commit 79bb54412b
41 changed files with 20 additions and 45 deletions

View file

@ -560,7 +560,6 @@ results = mlflow.genai.evaluate(
---
**Document metadata:**
- **MCP calls:** 3 (microsoft_docs_search) + 2 (microsoft_docs_fetch) + 1 (microsoft_code_sample_search) = 6
- **Unique sources:** 10 Microsoft Learn URLs
- **Word count:** ~3200 ord
- **File size:** ~29 KB

View file

@ -532,4 +532,3 @@ Gir data lineage tracking og governance-enforcement.
8. `/azure/foundry-classic/openai/how-to/use-web-app`
**Total unique sources**: 8 Microsoft Learn URLs
**MCP calls**: 6 (3x microsoft_docs_search, 2x microsoft_docs_fetch, 1x microsoft_code_sample_search)

View file

@ -648,4 +648,3 @@ Foundry Workflows' visuelle designer gir offentlig sektor-organisasjoner en unik
| Kostnadsestimater | Ikke inkludert | Se cost-estimation KB for priser |
**Total sources cited**: 8 unike URL-er fra MCP-research og Tavily
**MCP calls**: 4 (2x docs_search, 2x docs_fetch)

View file

@ -717,7 +717,6 @@ scope.RecordOutputMessages(new[] { output });
---
**Total MCP calls:** 6 (3 microsoft_docs_search + 2 microsoft_docs_fetch + 1 microsoft_code_sample_search)
**Total unique URLs:** 12
**Confidence per section:**
- Introduksjon, Kjernekomponenter, Arkitekturmønstre: **Verified**

View file

@ -758,5 +758,3 @@ AzureDiagnostics
- HTTP idempotency semantics (RFC 7231)
- Exponential backoff algorithms
- Connection pooling concepts
**MCP call summary:** 7 microsoft_docs_search + 4 microsoft_docs_fetch + 1 microsoft_code_sample_search = 12 total MCP calls

View file

@ -393,5 +393,4 @@ PTU er en kapasitetsbasert prismodell for Azure OpenAI, primært for produksjons
- microsoft_docs_fetch: `/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/platform/governance`
- microsoft_docs_search: "Azure OpenAI provisioned throughput PTU cost optimization"
**Total MCP calls:** 6
**Unique URLs:** 10

View file

@ -750,6 +750,5 @@ DLP Strategy:
- ✅ **Verified** — Bekreftet via MCP microsoft-learn dokumentasjon (januar 2026)
- ⚠️ **Baseline** — Basert på modellkunnskap, ingen motstridende MCP-data funnet
**Total antall MCP-kall:** 8 (4 docs_search + 4 docs_fetch)
**Unike kilder:** 6 primærkilder + 4 sekundærkilder fra søk
**Sist oppdatert:** 2026-06-19

View file

@ -617,5 +617,4 @@ Test-NetConnection -ComputerName 10.0.2.5 -Port 443
- Trusted services bypass med `networkAcls.bypass: "AzureServices"` (REST API-konfigurasjon)
**Sist verifisert:** 2026-06-19
**MCP calls:** 7 (microsoft_docs_search, microsoft_docs_fetch, microsoft_code_sample_search)
**Kilder:** 10 unike Microsoft Learn URLs

View file

@ -389,7 +389,6 @@ Azure AI Vision er en **Azure resource** som faktureres direkte via Azure-abonne
- **For arkitekten:** ⚠️ Baseline (rådgivningsspørsmål er erfaringsbaserte, ikke offisiell dokumentasjon)
**Antall unike kilder:** 8 Microsoft Learn-artikler
**MCP-kall totalt:** 4 (3 docs_search + 1 code_sample_search)
---

View file

@ -562,7 +562,6 @@ Custom model ekstraherer:
| Kostnad og lisensiering | **Verified** | Azure Pricing Calculator + Document Intelligence pricing page |
| For arkitekten (Cosmo) | **Baseline** | Modellkunnskap + arkitekturerfaring |
**Totalt MCP-kall:** 5 (3× search, 2× fetch, 1× code samples)
**Unike kilder:** 7 Microsoft Learn-URLer
---

View file

@ -535,5 +535,4 @@ Billable characters: `Hello, world!` = 13 tegn (ikke `<speak>` eller `<voice>`)
| Kostnad og lisensiering | ✅ Documented | Pricing docs + examples |
| For arkitekten | ⚠️ Baseline | Praktisk erfaring, ikke dokumentert i MCP |
**Totalt antall MCP-kall:** 7 (4 × docs_search, 3 × docs_fetch, 1 × code_sample_search)
**Unike kilder:** 10+ Microsoft Learn-artikler

View file

@ -399,5 +399,4 @@ General translation Domain-specific terms
| Kostnad og lisensiering | Baseline | Azure pricing calculator (ikke i MCP-søk, men offentlig info) |
| For arkitekten | Baseline | Syntetisk veiledning basert på features fra MCP docs |
**Total MCP calls:** 4 (docs_search) + 3 (docs_fetch) = **7**
**Unique Microsoft Learn URLs:** 6

View file

@ -375,7 +375,6 @@ Hvis kunden bruker legacy `DataDriftDetector` (azureml-datadrift SDK):
- Power BI integration for drift dashboards
- Migration patterns fra v1 til v2 API
**MCP Calls:** 5 (3 × microsoft_docs_search, 1 × microsoft_docs_fetch, 1 × microsoft_code_sample_search)
**Unique Sources:** 12 Microsoft Learn URLs

View file

@ -735,6 +735,5 @@ Databricks MLOps Stacks demonstrerer best practice for multi-team collaboration:
- ✅ Inner loop vs. outer loop architectural pattern
- ✅ Azure Monitor integration for multi-team observability
**Totalt antall MCP-kall:** 6 (3x search, 2x fetch, 1x code samples)
**Totalt antall kilder:** 9 primærkilder
**Dokumentkvalitet:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (Komplett dekning basert på offisiell dokumentasjon)

View file

@ -1064,8 +1064,6 @@ Denne kunnskapsreferansen er basert på følgende Microsoft Learn-artikler og co
- [Azure Machine Learning pricing](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/machine-learning/)
→ Compute costs for managed endpoints
**MCP-kall utført:** 8 (microsoft_docs_search × 5, microsoft_docs_fetch × 2, microsoft_code_sample_search × 1)
---
**Sist oppdatert:** 2026-04-10

View file

@ -730,7 +730,6 @@ jobs:
14. **GDPR Article 22:** https://gdpr-info.eu/art-22-gdpr/
15. **Digdir AI-retningslinjer:** https://www.digdir.no/
**MCP-calls brukt:** 6 (microsoft_docs_search x 3, microsoft_docs_fetch x 2, microsoft_code_sample_search x 1)
**Kilder totalt:** 15
**Confidence:** 95% (høy tillit til Microsoft-dokumentasjon, moderat for implementeringseksempler)

View file

@ -555,5 +555,4 @@ Metrics:
**Document version:** 1.0
**Research sources:** 13 Microsoft Learn articles
**MCP calls:** 3 (search) + 2 (fetch) = 5 total
**Last validated:** 2026-04-09